|
最开始，AI出来的时候，第一时间尝鲜，电话卡收验证码，申请账号，艾玛真香。（ChatGPT知道自己不是电饭煲！） 然后bing又搞ChatGPT镶嵌版本，可以申请了，当然少不了我。（过了！！！我可以用new bing的chatGPT了） 后来，我开始使用AI提升自己的科研能力，编代码，阅读文献。（new bing的chatGPT如何解析英文论文pdf） 香，是真香。 用了工具，效率提升，而工作量不变。根据y = ax的推导： y为工作量，a为工作效率，x为工作时间。当y不变时，x随着a的提升而下降，所以，摸鱼根本摸不完…… 朋友说：去年流行的是通用AI，今年流行的是专属AI 他把我之前写的文章，写得代码，都喂给了AI系统，进行个性化的训练，起名为“飞哥工具人”，很好，很不错： 1，知道我是谁
2，问题的答疑：
刚才朋友发了一个新的解读，竟然开始教我做人的道理……
这篇文字的原文是： 最近有所感悟：知识总是常学常新的，比如GWAS、统计分析，看的越多，知识边界越多，越觉得学海无涯，但是总会在学习看书的时候，之前不太懂的豁然开朗，并且很多知识可以串起来了，举个例子：昨天写的公众号（GWAS分析结果为何要关注遗传力的大小），这个就把数量遗传、生物统计、GWAS、遗传评估都串起来了，这些概念理解了有一种醍醐灌顶的感觉，豁然大悟。另外，学习不要给自己设定边界，我最开始是学习植物中的玉米的，后来接触到小麦和水稻大豆之类的分析觉得有些跨界，再后来接触到动物猪鸡牛羊的分析感觉更加跨界，再再后来接触到人类的GWAS、多基因频分、孟德尔随机化更觉得跨界，但是就底层而言，竟然可以通过统计分析连接在一起，虽然不同学科专业术语有些出入，但是数学公式是一样的，我还接触过混线模型做生态的，用肠菌微生物计算遗传力和育种值的，用裂区试验做昆虫形态学的，各种学科的论文后来就变成了阅读摘要和方法模型描述，少了畏惧心理，多了怡然自得。 最开始的学习是迫不得已，后来的学习是兴趣入门，刚开始是无知者无畏，后来掌握了学习新知识的方法，反而得到了很多乐趣，不断地分享，不断地进步，这种滋味妙不可言。 学习如逆水行舟不进则退，所以，不能停下脚步，向前走，不停留，因为，我像风一样自由！ 写上面的文字，重读依然感觉“我像风一样自由”的畅快，但是AI给的文字读起来不是“于我心有戚戚焉”的高山流水，而是“我是谁我在哪里”的疑惑和恐惧。 本来我看中它的利息，没想到它看中我的本金…… 走别人的路，让别人无路可走，不是对AI最好的评价吗？？？ 当事情已经发生，当爱已成往事，除了抱怨和吐槽，我还能做什么？？？ 最大的吐槽，就是写篇公众号，于是题目变成了：训练AI变工具人砸自己饭碗的第一人称叙述 |
|
|
